R语言读取Excel文件的各种方法 最近初学R语言，在R语言读入EXCEL数据格式文件的问题上遇到了困难，经过在网上搜索解决了这一问题，下面归纳几种方法，供大家分享： 第一： R中读取excel文件中的数据的路径 ...
2017-02-16R语言：我写的一个数据可视化的函数，散点图和线性回归趋势线及公式 在做项目的时候，发现需要多次绘制散点图和图例，以及计算线性回归的拟合公式和R2，为了方便处理，特编写了这个函数，希望对大家有所帮助。 ...
2017-02-16
使用R进行数据匹配的方法 R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中in ...
2017-02-16
简单的认识R语言和逻辑斯蒂回归 在生活中并不是所有的问题都要预测一个连续型的数值，比如药剂量，某人薪水，或者客户价值；逻辑斯蒂回归回归它主要用于只有两个结果的分类问题，它定义结果的变量只有两类的值 ...
2017-02-15
使用R进行统计分析--回归分析 准备工作 首先导入数据并创建名为lr_data的数据表。 #读取并创建数据表 lr_data=data.frame(read.csv(\'lr_data.csv\',header = 1)) 查看导入数据表的维度，结果显示456行，4列。 ...
2017-02-15
R语言快速深度学习进行回归预测 深度学习在过去几年，由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下， 其实 在很多年以前早就有所出现，但是由于深度学习的计算复杂度问题，一直没有被广泛应用。 一般 ...
2017-02-15
R语言对回归模型进行回归诊断 在R语言中，对数据进行回归建模是一件很简单的事情，一个lm()函数就可以对数据进行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，对回归模型进行诊断，判断这个模型到 ...
2017-02-15
R语言解读自回归模型 时间序列是金融分析中常用到的一种数据格式，自回归模型是分析时间序列数据的一种基本的方法。通过建立自回归模型，找到数据自身周期性的规律，从而帮助我们理解金融市场的发展变化。 ...
2017-02-15
R语言做简单的一元线性回归 简单举一个例子 某商业银行2002年主要业务数据 如何将这些数据添加到R中？ > y<- c(0.9,1.1,4.8,3.2,7.8,2.7,1.6,12.5,1.0,2.6,0.3,4.0,0.8,3.5,10.2,3.0,0.2,0.4,1.0,6.8,11.6,1. ...
2017-02-15
R语言解读多元线性回归模型 在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的 ...
2017-01-31
数值型数据的探索分析 数据分析过程中，往往需要对数据作基本的探索性分析，查看数据是否存在问题，如缺失值数量、是否存在明显的异常值、数据是如何分布的、数据的集中趋势和离散趋势等。 探索性分析一般包 ...
2017-01-31
SPSS统计分析案例:最优尺度回归 1、什么是最优尺度回归？ 英文简称CATREG，也称分类回归。 普通线性回归对数据的要求十分严格，当遇到分类变量时，线性回归无法准确地反映分类变量不同取值的距离，比如性 ...
2017-01-31
数据分析师眼中的数据真相 随着大数据概念的普及和人们对数据价值认识的不断深入，数据分析越来越受到人们的重视，尤其是在企业中，现在很多做销售、市场的企业人员已经开始用数据说话，很多企业也已经开始借助 ...
2017-01-31数据分析之成功案例解析 (1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarket ...
2017-01-31数据分析师的精髓R语言 近年来，随着大数据浪潮的到来，数据科学快速发展，数据分析师要处理的数据问题越来越复杂，传统的数据分析工具越来越显得力不从心。R语言作为国外数据分析师常用工具在国外的数据分析业 ...
2017-01-31
浅谈数据挖掘工程师-数据分析师从哪几个层次入手 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为 ...
2017-01-26
如何培养数据分析意识 作为数据分析师，我们不能要求业务必须要懂数据、理解数据，但是我们需要把数据能解决什么问题，怎么解决的，解决之后会给业务带来哪些改进以及效果上的优化，如果能预测出一个具体数值或 ...
2017-01-26
R语言在数据分析师中的应用 （1）R语言是一门编程语言。 维基百科中对R语言的定义：一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 既然R语言是一种编程语言，我们对比其他编程语 ...
2017-01-26
数据分析师招聘须知 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。 1.各种招聘网站主要三点要求 1）对相关业务的理解； 2 ...
2017-01-26学习数据分析师看什么教材 入门版 适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。 1.深入浅出数据分析： HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可 ...
2017-01-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面，从数据的获取到处理、分析再到可视化，旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师：洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段，市场需求持续增长，薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据，清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能，涵盖了广泛的工具和技术。其中，掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念，其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合（group by）顾名思义就是分2步： 先分组：根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容： 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力： 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面： 基础知识： 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域： 金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面： 数据收集与整理：数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能： ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别： 定义和目标： 数据开发：数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22
